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アンケートは分析までが大切。集計や分析の手法とポイント

掲載日:2019年3月7日更新日:2024年2月21日

アンケートは、集計し分析することで、役に立つ形になります。Excelはもちろん無料ツールでも集計できますので、扱いやすいツールを利用することがポイントです。アンケート分析に役立つ手法やツールについて解説します。

質の高い結果を導くために

質の高い結果を導くために

アンケートを実施しても、質がいまいちだとデータとして活用できなくなってしまいます。質の高い結果を導くには、アンケートの作り方や実施方法、そして正しい集計と分析が欠かせません。

なぜアンケートを行うか目的を明確にする

まずすべきことは、アンケートの目的を明確にすることです。アンケートを実施することで何を分析しますか?

目的がはっきりしていないと、無駄な質問や選択肢を多く設定してしまい、回答しづらいアンケートになる可能性があります。また、必要な質問が含まれていないということも起こりがちです。

例えば、男女別のデータを知りたいなら、性別についての質問を設定しなければいけません。職業ごとの違いを知りたいなら、職業についての質問が必要です。

アンケートをどのように利用したいのか、イメージしてから作り始めましょう。

アンケートの作り方について詳しくは、「効果的なセミナーアンケートの作り方。ビジネスチャンスに繋げるには」をご一読ください。

質問の考慮とアンケートの実施

アンケート作りでは、回答しやすく質問を工夫することも大切です。

短時間で回答できるように、質問の数を必要最低限に絞ったり、選択肢を最小限にしたりしましょう。回答形式を工夫することも重要です。自由記述よりも選択式の方が回答しやすいので、選択式を中心に構成します。

質問の流れも理解しやすいように工夫してください。時系列に沿って構成したり、選択式の質問を冒頭に配置したりすると良いです。

また、アンケートの実施方法も最適なものを選びます。Webツールを使用したアンケートはコスト削減につながりますが、対象となる年齢層が高い場合に回答してもらいにくいでしょう。対象者に合わせた実施方法にすることがポイントです。

セミナー項目の作り方については、「セミナーアンケートの作り方。事前準備から項目作成までの流れ」をご一読ください。

効果的な集計と分析

アンケートを有効活用するには、結果を集計・分析しましょう。

全体像をおおまかに把握するには『単純集計』を、年齢や性別ごとの特徴を知りたいときには『クロス集計』を、それぞれ行います。目的に合った最適な方法で集計や分析をすることが大切です。

集計した結果を分かりやすくするには、グラフも活用します。ここでも、適切なグラフを選ぶことが重要です。

グラフの作成方法については、「アンケート集計をグラフ化して分析。Excelを用いた方法のまとめ」をご一読ください。

主な集計方法

主な集計方法

アンケート結果を活用するには、適切な方法で集計することが重要です。代表的な集計方法について解説するので、アンケート結果の集計に役立てましょう。

アンケートの集計方法についての詳細は、「アンケートの集計はどのように行う?手段や方法についてのまとめ」をご一読ください。

単純集計

集計方法の中で1番シンプルな方法が『単純集計』です。

例えば「商品Aを使ってみたいと思いますか?」に対し、「はい」「いいえ」で答える質問があるとします。「はい」「いいえ」の人数をそれぞれ合計したのが単純集計です。

単純な足し算で計算できる簡単な集計方法ですが、全体的な傾向しか知れないというのはデメリットといえます。あくまでもアンケート結果の概要を知るための方法です。

クロス集計

単純集計より詳細なアンケート分析が可能なのが『クロス集計』です。性別や年齢・居住地など属性別の傾向が分かります。

上の例で、「はい」と答えた人数が回答数100のうち70だったとします。全体的な傾向としては7割の人が使いたいと思ったという結果です。

しかし、70のうち男性が50で女性が20だとすると、どうでしょうか。商品Aに魅力を感じたのは男性が大多数で、女性は魅力的に感じる人が少なかったのです。

このアンケート結果から、商品Aを男性向けに売り出したり、女性が魅力を感じるよう改良したりといった戦略を立てられます。

さまざまな自由記述集計

自由記述の集計方法は主に2種類あります。数値で回答している場合と、文章で回答している場合です。

数値で回答している場合には、平均値、中央値、標準偏差、最小値・最大値を求めましょう。これらの値を求めるのは、データの読み間違いを防ぐためです。ばらつきが大きく平均値が当てにならないデータだと分かったら、中央値を参考にします。

文章で回答している場合には、まず自由記述の一覧を作りましょう。

その後、キーワードで絞り込んだり、自由記述を選択肢に絞り込んで集計する『アフターコーディング』をしたりします。出現頻度や単語間の相関関係を解析する『テキストマイニング』も必要でしょう。

集計方法について詳しく知りたい方は、「アンケート後の集計はどうする?主な方法やExcelでの簡単な手順」をご一読ください。

クロス集計が基本とされる理由

クロス集計が基本とされる理由

アンケート結果の集計で基本となるのはクロス集計です。

年齢や性別といった属性を組み合わせて分析することで、より詳細にアンケート結果を読み解くことができます。細かな傾向が分かるので、アンケート結果を活かしたより現実的な戦略を立てることにもつながるのです。

クロス集計のメリットとデメリット

アンケートをクロス集計で読み解いていくことは、性別や年齢別の特徴を知るときに必要不可欠です。性別と年齢を組み合わせれば、『20代女性』と『30代女性』の違いを分析できます。

使い方によっては、今までにない新しい見方の発見につながることもあるのです。

一方、アンケート結果をクロス集計で細かく分析する場合、多くの回答が必要という点はデメリットといえます。属性をかけ合わせて詳細に分析していくほど、データが少なくなるからです。

例えば、100名から回答してもらったアンケートのうち『20代女性』が10名しかいなかった場合、『20代女性』を代表する特徴と考えるには数が少な過ぎます。精度と詳細さを求めるほどコストが高くなるのもデメリットです。

クロス集計を根拠にした分析

より詳細な分析をするには、カテゴリーや属性同士でかけ合わせたり、カテゴリーと属性をかけ合わせたりします。

例えば、スーパーの店頭アンケートで「本日、購入したものをいくつでも回答してください」という複数選択式の質問をしたとします。このアンケート結果をカテゴリー同士でかけ合わせると、同時購入の傾向が分かるのです。

また、「車を保有していますか」「あなたの年代をお答えください」という質問をクロス集計でまとめると、属性とカテゴリーをかけ合わせられます。その結果、年代別の車保有率の傾向が分かるのです。

アンケートの分析について知りたい方は、「アンケートは分析までが大切。集計や分析の手法とポイント」をご一読ください。

分析しやすい集計のポイント

分析しやすい集計のポイント

さまざまな集計方法がありますが、大切なのは分析しやすくすることです。アンケートを活用するための集計のポイントを解説します。

カウントする回答を定義しておく

アンケートを集計するとき、まずしなければいけないのが、有効回答と無効回答を分けることです。そのため、有効回答の基準をきちんと定めておきましょう。

無効回答がある場合には、その分を省いてカウントしなければいけません。1000人から回答をもらったアンケートでも無効回答が100あれば、母数は900になります。

最初に有効回答と無効回答を分けずに集計すると、分析の結果に誤りが生じてしまうため注意が必要です。

グラフや集計表を適切に選択する

集計結果をグラフにまとめるときには、適切なグラフの種類を選ばなければいけません。質問のタイプに合わないグラフを使用した場合、データを読み間違えてしまう可能性があります。

単純集計の場合、単一回答は『円グラフ』や『帯グラフ』が、複数選択は『折れ線グラフ』や『棒グラフ』で表すのが適切です。

クロス集計の結果は、単一回答なら『帯グラフ』、複数回答なら『折れ線グラフ』と『棒グラフ』の組み合わせで表すのがよいでしょう。

複数の集計単位でまとめる

集計結果は、単位によって全く違う印象を受けることがあります。そのため、同じデータを扱うときにも、複数の単位ごとにまとめるのがよいでしょう。

例えば、『度数』と『%』の両方で表を作ります。

『度数』だと同じ50人であっても、母数が違えば『%』は違います。同じ50人でも、母数が100人なら50%ですが、母数が200人なら25%です。

この場合、度数のみの表を見ていると、同じ程度の結果に見えてしまいます。そのため、2つの表を作り、読み間違いを予防するのです。

グラフを使った集計については、「アンケート集計をグラフ化して分析。Excelを用いた方法のまとめ」をご一読ください。

分析の流れとポイント

分析の流れとポイント

アンケート結果を集計したら、次は分析します。分析には適切な流れがありますので、流れに沿った分析をしましょう。

全体から細部

最初のポイントは、大きなところから小さなところへ、という流れで分析することです。最初から細かな部分を分析しようとすると、全体の傾向を無視した読み方をしてしまうでしょう。そのため、まずは全体の傾向をおおまかに分析します。

まずは単純集計をして、全体の傾向を把握しましょう。クロス集計でカテゴリーや属性ごとの傾向を分析するのは、次の段階です。全体を把握しておくことで、全体と部分の違いなどを読み解けます。

自由回答も同様に読み解きましょう。また、それぞれの分析結果を照らし合わせることで、個別に見ていたのでは分からないデータも見えてきます。

有意性の考慮

アンケートの結果は『有意であること』が大切です。『有意である』とは、統計的に正しく、信頼できるデータであることをいいます。

アンケート結果を分析しても、その結果が信頼性のないものでは利用できません。そこで、分析した結果が信頼できるものであるかどうか、検証するのです。

検証のポイントは2点あります。アンケートの回答数と、回答者に代表性があるかです。そもそもの回答数が少な過ぎると、偏りが大き過ぎて参考にならない可能性があります。

また、調査したいのが、イベントの参加者の満足度だった場合、望ましいのはイベント参加者全体の構成と回答者の構成が同じになっていることです。

例えば、参加所の男女比が5:5の場合、回答者の男女比も5:5に近いほどよいということになります。

結論の導き出し

分析したアンケート結果に有意性があることが分かったら、そこから導き出せる結論を読み解いていきましょう。ここで注意したいのが、因果関係と相関関係の違いです。

因果関係では、因子1と因子2が原因と結果の関係になっています。寒いと雪が降る、という場合、『寒さ』と『雪』には因果関係があるのです。

相関関係は因果関係と似ていますが、因子同士に原因と結果の関係はありません。片方が変動するとそれに合わせてもう一方も変動しますが、それは第3の別の因子によるものです。

アンケート結果から、水着が売れるとアイスも売れるということが導き出されたとします。ここにあるのは相関関係です。『水着』と『アイス』の売上は同時に変動しますが、原因と結果ではないからです。

分析のポイントを知りたい方は、「アンケート分析をExcelで行うには。集計から分析までのポイント」をご一読ください。

主な分析の手法

主な分析の手法

分析にはさまざまな手法があります。代表的な分析手法について解説するので、アンケート結果を読み解く手がかりにしましょう。

クラスター分析やアソシエーション分析

『クラスター分析』は、セグメント分析やブランディングに使われる方法です。似ている対象同士をまとめてクラスターというグループにして、要因を分析します。対象をどういった観点で分類するかがポイントです。

『アソシエーション分析』はマーケティングでよく使われる分析方法です。同時に購入されている商品の傾向を調べたり、実店舗とネットショップでの買い物の仕方の違いを調べたりできます。

一見関連性のないところに関連性を見出すことで、新たなアプローチ方法を見つけ出せる可能性があるのです。

主成分分析や決定木分析

『主成分分析』は、購買動機の分析やブランディングなどに使われます。似ている属性を集めて分析しやすくする方法です。データ分析を始める前に実施することで、より分析しやすい状態に整えられます。

分かりやすく単純にできますが、その分、考慮されない情報が出てしまうというデメリットがあることを知っておきましょう。

『決定木分析』は、マーケティングやリスクマネジメントに使われる手法です。

1つの原因から「もし〇〇だったら?」という仮説を繰り返していき、何通りも予測を立てていきます。1つの原因からたくさんの枝分かれができ、樹木状の図になるのが特徴です。

アンケートの集計方法については、「アンケートの集計はどのように行う?手段や方法についてのまとめ」をご一読ください。

Excelを利用した分析の例

Excelを利用した分析の例

アンケート結果を分析する代表的な方法は、Excelを使用するやり方です。ここでは、相関分析のやり方について解説します。

相関分析

Excelで相関分析をするには、まず分析ツールを使えるようにしましょう。

  1. ファイルタブをクリック
  2. オプションをクリック
  3. Excelのオプションダイアログボックスからアドインをクリック
  4. 設定をクリック
  5. アドインウィンドウの分析ツールをオンにする
  6. OKボタンをクリック

完了すると、データタブに分析グループが表示されます。

データ分析ツールを使うと、入力範囲と出力範囲を指定するだけで、相関分析ができるのです。

例えば、新商品のレトルトカレー開発にあたり、消費者がどんなポイントを重視しているのかを知れます。総合満足度と、味やパッケージなど個別の要素の満足度によって、最優先すべきものと現状維持で十分のものとが分かるのです。

散布図の作成

散布図を作ると、相関分析で求めた関係性を視覚でとらえられます。分析結果がより分かりやすくなりますので、ぜひ活用しましょう。

散布図は下記の手順で作成できます。

  1. 相関関係と満足度の平均を表にする
  2. 表のセル範囲を選択する
  3. 挿入タブをクリック
  4. グラフグループの、『散布図(X,Y)またはバブルチャートの挿入』ボタンの下向き三角ボタンをクリック
  5. 散布図をクリック

こうしてできた散布図は、見やすいように調整しましょう。すると、散布図を『最優先エリア』『改善エリア』『重点維持エリア』『現状維持エリア』というエリアごとに分けて分析できます。

エクセルをつかったアンケート集計については、「アンケート分析をExcelで行うには。集計から分析までのポイント」をご一読ください。

ツールやソフトを利用した分析

ツールやソフトを利用した分析

分析にはツールやソフトを使うこともできます。無料で使えるフリーツールがたくさんありますので、上手に活用して分析に役立てましょう。

フリーツールを利用

Web上では、無料で使える統計解析ソフトが公開されています。誰でも自由にダウンロードして、分析に役立てられるのです。

さまざまな統計処理ができ、アンケート結果の分析では因子分析が特に役立つという便利なツールもあります。アンケートを因子分析することで、わかりずらかった回答者の声が読み解きやすくなるのです。

このようなツールを使い、分析の精度を上げ、マーケティングの役に立てていきましょう。

アンケートの作成ができるソフトについては、「アンケート集計はソフトが便利で楽?メリットや選び方を紹介」をご一読ください。

アンケート作成ツールの利用

分析にはアンケート作成ツールも役立ちます。分析機能があり、データを瞬時に集計してくれるのです。

回答されるとリアルタイムで集計してくれるツールや、自動的にグラフで表示してくれるツールなど、集計や分析が苦手という人にも手軽に利用できます。

手間が少なく使いやすいのも魅力です。アンケート用紙の場合にはまず入力作業がありますが、アンケート作成ツールならその手間も省けます。

アンケートフォームの作成については、「フォーム作成サービスで効率アップ。その他のツールや作成方法も紹介」をご一読ください。

まとめ

アンケートは集計し分析して、初めて活用できるようになります。回収したアンケートは、まず単純集計で全体的な傾向を掴みましょう。

その後、クロス分析や自由記述の分析をし、相互の関係性も読み解いていきます。紹介した分析手法も参考にしてください。

適切な手法で分析し、アンケートを活用しましょう。

また、アンケート作成から分析までワンストップで効率化していきたい方には、弊社のプログラミング知識不要で簡単アンケート作成サービス「SPIRAL®」もおすすめです。問い合わせ・資料請求は無料ですので、まずはお気軽にお問い合わせください。

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